在PyTorch中，gather函数是一个用于从张量（tensor）中收集特定索引位置上的元素的函数。它主要用于高级索引和从张量中提取特定信息。
定义（python）
gather函数的基本定义如下：
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| |torch.gather(input, dim, index, out=None)|
input(Tensor): 输入张量。dim(int): 沿其收集元素的维度。index(LongTensor): 索引张量，其形状与input在除了dim维度外的所有维度上都相同。out(Tensor, optional): 输出张量。
作用
gather函数的作用是根据index张量中的索引值，从input张量中沿着指定的dim维度收集元素。这可以用于提取张量中特定位置的值。
举例讲解
假设我们有一个形状为(3, 3)的二维张量input，我们想要沿着第0个维度（即行的维度）收集元素。我们还需要一个索引张量index，它告诉我们从每一行中收集哪个元素。
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| |import torch|
| | |
| |# 创建一个形状为 (3, 3) 的输入张量|
| |input = torch.tensor([[1, 2, 3],|
| |[4, 5, 6],|
| |[7, 8, 9]])|
| | |
| |# 创建一个索引张量，它告诉我们在每一行中收集哪个元素|
| |# 例如，第0行收集第2个元素（值为3），第1行收集第0个元素（值为4），第2行收集第1个元素（值为8）|
| |index = torch.tensor([[2],|
| |[0],|
| |[1]])|
| | |
| |# 使用 gather 函数|
| |output = torch.gather(input, dim=0, index=index)|
| | |
| |print(output)|
输出将会是：
tensor：|---|-------------|
| |[4],|
| |[8]])|
在这个例子中，gather函数沿着第0个维度（行）收集元素。对于每一行，它都使用index张量中对应的索引值来确定要收集哪个元素。因此，输出张量中的每个元素都是input张量中特定行和列的元素的组合。
注意，index张量的形状是(3, 1)，这与input张量在除了第0个维度外的所有维度上的形状相匹配。这是因为我们沿着第0个维度收集元素，所以其他维度的大小必须相同。